人工智能在鉴别肝门部胆管癌细胞及周围神经侵袭中的应用

• 作者: 顾小强 俞文隆 陈颖 魏培莲 董伟 钱建新 于观贞
• 来源期刊: 第二军医大学学报
• 关键词: 人工智能 肝门部胆管癌 肿瘤间质比 神经侵犯
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 论著|Original article
• 页码范围: 724-730
• 页数: 7页
• 分类号: R735.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16781/j.0258-879x.2021.07.0724

摘要

目的 建立一种用于辅助诊断肝门部胆管癌(HC)的人工智能(AI)算法模型,评价其识别肿瘤细胞及周围神经侵犯(PNI)的能力.方法 采用AI算法对825张HC和175张非癌变组织图像(600张为训练集,300张为测试集,100张为比较数据集)进行深度学习,将不同参数的GoogLeNet和DenseNet相结合的神经网络用于HC细胞和PNI的特征提取和深度学习.比较该AI算法模型与3名病理科医师(副主任医师、主治医师、住院医师各1名)在判断肿瘤有无及肿瘤细胞百分比的差异.结果 基于深度学习的AI算法可以准确识别HC组织标本图像中的肿瘤细胞及PNI.AI算法诊断肿瘤的能力可与经验丰富的病理科副主任医师媲美,且在评估肿瘤细胞百分比方面更胜一筹.结论 AI算法模型在识别HC肿瘤细胞及PNI方面具有辅助作用.